写着写着就哭了，2020留学申请总结
基本背景
本科专业：金融学（元培光华方向）
GPA：3.80/4.0
排名：17/335
托福：111（S 24）
GRE：158+170+4
去向：Baruch MFE
可能与很多其它同学不同的是，我从大一下开始就坚定地选择申请金融工程（MFE）硕士。利用元培学院的选课优势，自大二起我所有的选课、实习、科研都是朝着这方面走，颇有一种“一入金工深似海”的味道。
首先从选专业的角度来看，经管类主专业+数学/计算机双学位和理工类主专业+经济/金融类双学位是比较匹配的。然而自16级双学位改革之后，北大的数学/计算机双学位的难度急剧上升，课程的压力与对应主专业相当，而且主双绩点的合并很可能会拉低经管类主专业同学的GPA。所以我个人建议如果申请双学位，可以在大二大三时优先修读培养计划里对金融工程有直接帮助的课程，比如数双的常微分方程、概率论、随机过程、数值代数等，再比如计算机双的程序设计实习、数据结构与算法等。这样无论是对找量化实习，还是申请而言都是比较有利的（实习基本看前两年，申请看前三年）。如果有余力，可以在大四主专业任务量较小时把双学位的课程补完，或者转成辅修。
其次选课方面，金工老生常谈的四个组成部分：数学、统计、计算机、金融经济。基于北京大学的课程设置，我罗列了如下图可供参考：
对于金融工程，总体而言是越早准备越有利。在保证课程、实习、科研三方面都基本过关的情况下，有一两方面比较出挑，就可以说是准备非常充分了。就我个人而言，是优先在大一大二时尽量实现课程的全面性，大二结束后才开始涉及实习和科研。金工的课程压力其实挺大的，所以不建议在大二之前就开始实习，特别是与quant无关的传统金融类实习。我在大二结束时完成了修读了上述课程中的大部分必须课程，算是为之后对的科研和实习打下了基础，也使我能够胜任大二暑假的量化私募实习岗位。
我大三一整年便是在不断申请实习和面试中度过的，这段经历真的是艰辛而又难忘，可谓屡败屡战。粗略统计了一下，我申请过十多家国内外公司的量化岗位，包括外资投行金工组、自营量化交易公司 (pro ptrading firm)、外资对冲基金、内资投行、券商金工组等等。高强度网测（2小时以上的编程测试、数学测试）+笔试+各种形式的面试加起来总共不下50多轮。有电话做了一个多小时数学题后只给五分钟休息又紧接着开始一个多小时线上编程做题（面试官就随时盯着你一行一行写代码）到最后我和面试官嗓子都哑了的；有电话面试三四轮全是brain teaser每道题要想将近一个小时的；有包机送去香港superday从下午1点开始面试到晚上7点、4对面试官轮轴转发现自己智商根本不够用的；有早上7点半superday一直奋战到下午4点的；有数学笔试全是大题做了4个多小时还有题目根本没思路的；有在编程测试3小时后还要用整整一周设计算法的最后换了面试官把之前全部推翻重来的；有认真准备了四五天复习各种相关知识到最后面试官问题全是behavioral的……如果你被MFE项目录取，那么在第一年也会经历同样的过程。我只不过是在大三提前尝试了一下，锻炼自己的心理素质和面试技巧。期间，有三家公司我都是历经一个多月后挂在终面，心理压力可想而知。
在这里，我特别感谢我在世毕盟的的mentor（Princeton MFin毕业）和培训师，是她们一次次的鼓励让我拾起信心，也是她们在我一次次失败之后重新为我介绍别的机会。最终，我拿到了非常棒的暑期实习offer，算是对我一年多来努力的肯定。
我必须特别强调计算机编程能力在申请quant实习中的重要性。修读计算机学院的专业课程，诸如“程序设计实习”等，可以显著提升时间压迫下的高强度编程能力。在上述我申请的公司中，以Hackerrank为主的线上编程测试十分常见，都是限时做大题，需要全部AC。如果仅仅是通过网课，或者普通理工院系的B级计算机基础课程，在自己不进行专门训练的情况下，是很难达到这种强度的。对于首先学习的编程语言，我比较推荐C++。在美国TOP 金融工程硕士项目的网申中，都会被询问是否系统学过C++ 并要求罗列所学课程大纲。在某些学校的面试过程中会提问C++ 面向对象的基本知识，甚至会要求手写程序；在熟练掌握C&C++后，完全可以自学 Python，MATLAB，R等程序设计语言，便于在实际领域应用。在大部分投资银行金工部、自营量化交易公司，核心代码库使用的语言依然为C++，而非 Python。如果你本身就是计算机专业或者选择了计算机双学位，那么后续学习的高阶课程也不会白费：它们使你可以尝试申请quant developer，在未来求职时多一种岗位选择。
金融工程面试的难点在于其跨学科性：数学、统计、编程、金融、经济……单单拿出其中一个方面，可能都没有那么难。比如这种编程强度在我看来已经挺有挑战了，在CS大牛眼中就是小菜一碟。比如金融经济方面，我被问到的这些market intuition在投行、咨询公司的面试问题中可能只是最基础的。再比如那些概率类的brain teaser，那些只会出现在各种数学课教材练习题中前几道的简单题……但难就难在，你都得会，不能有任何一方面的短板！你可以学得不深，但不能没学到。
关于科研方面，我认为设计衍生品定价模型（随机分析模型）、计量模型、多因子、基本面投资、统计推断、数值分析、时间序列分析方面的都可以算作相关。我个人是自大三起就在导师的指导下进行随机波动率模型参数估计的研究，先后做了几个项目，毕业论文也是基于此。如果科研方面能够有比较深入和学术的研究，对于将来申请quant researcher会有帮助。
如果你在大三结束前就经历过上述的这一切，那么，在大四申请MFE学校时的那些所谓technical question在你眼里就根本不是问题了。当然，相应的准备也是必须的。比如巴鲁克的150题，以及小绿书，都要刷过一遍。然后，最重要的，就是GGU的面经了。
写在申请之后，我想着重感谢GGU，感谢我的mentor和培训师。我可以很自豪地说，我的mentor是最棒的mentor，我的培训师是最棒的培训师。第一次接触GGU是在大二，正是在GGU的讲座上我对未来的选课、实习有了很明确的规划。也正是在某次讲座中，我认识了我的mentor——就读于Princeton MFin的北大学姐。
签约以后，我每一学期的选课都离不开学姐的悉心规划。我申请的很多公司我的mentor在之前都有申请或者自己实习过，每当这时她都会耐心地教我如何准备，甚至抽出宝贵时间给我模拟面试。由于专业背景相同，学姐在科研、实习、课程方面的经验都直接适用于我，我因此非常感谢GGU在分配mentor时的细心安排。在后续申请MFE的过程中，学姐尽心尽力地帮我修改简历、文书，分享她当初的面试经验和择校考虑，并且帮我进行模拟面试、提出改进建议。不过令我最惊喜的是，mentor对我的帮助不仅仅是为了申请学校，而是着眼于整个未来的职业发展。申请并不是终点，只是整个quant职业生涯的一个中转站。每当我面临选择犹豫不决时，学姐都会用长远的眼光帮助我分析利弊。她也经常从未来在美国就业的角度帮助我规划实习和课程。在那段申请实习屡败屡战最艰难最累的日子，也是mentor和培训师对我的不断鼓励和安慰给予了我信心。
我的培训师真的有如我私人秘书一般，有问必答，随问随答。无论是关于申请金工的普遍问题，还是极为个性化的小问题，都竭其所能给我提供帮助。比如作为我申请推荐人的某位国外教授告知我要使用interfolio这种第三方软件。我当时问了一圈还是一知半解，我的培训师帮我从GGU这边拿来了使用指导文件，我这才搞懂。GGU在申请金工方面的资源是非常充分的：各个MFE项目都有好几年很详细的面经，这对于以面试为主的考核而言非常关键！每次面试之前都可以申请模拟面试练习，会有对应项目的学长学姐进行很专业实用的指导，甚至有时会直接压中面试题。当然，我的培训师姐姐还同时承担了心理培训师的工作：几次在我陷入纠结失落时，耐心地开导我、鼓励我，让我振作起来迎接下一个面试。与此同时，GGU有许多实习岗位的推荐，培训师也会及时地注意相关公司的岗位开放情况。我的暑期实习offer，正是在培训师姐姐的提醒下才投递的简历。
现在回顾我这3年多在金工道路上的奔跑，最后到底有几个offer、去了哪个学校，也许并没有那么重要。我最难忘的也是最应该感恩的，是一路走来被我“问烦了的“学长学姐们、我身边坚定的战友、以及GGU的mentor和培训师姐姐对我一直以来的付出。若干年后，也许我们中有人在华尔街如鱼得水，有人在知名公司立稳脚跟，又或许我们过着各自平凡而滋润的生活。那时我记忆中浮现的，将会是大二暑假跟Z君对未来规划的豪言壮语，是大三交换时跟W君的深夜畅谈，是S君、Z君对我找实习的无私相助，是大二就选各种研究生课数学课计算机课的执着任性，是我们天不怕地不怕以大三的身份盯着最难的金工岗位投简历的勇气，是我的mentor在十分忙碌时还跟我语音的耐心，是W学长、H学姐几年如一日地解答我各种问题、帮我出谋划策……在最美好的年华遇到你们，是我的幸运。不论MFE申请结果如何，也不论未来哪家公司会选择给我offer, 是你们让我相信，I’m a born quant!
